• 방송공학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.66-79
• /
• 2006

디지털 방송과 데이터 방송 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 디지털 방송에 신기술이 도입되고 새롭게 시도되는 방송 서비스가 계속 등장할 것이다 이미 가정에 출시된 STB가 새롭게 도입되는 신기술과 서비스를 계속 수용할 수 있으려면, 이때마다 기존에 탑재된 STB 의 소프트웨어는 새로 업그레이드되어야 한다. 일반적으로 STB가 한번 가정 내에 보급되면 STB에 탑재된 기존의 소프트웨어는 업그레이드되기가 용이하지 않다. 본 논문은 방송망의 전송 채널을 통해 STB 의 소프트웨어를 다운로드 받아 이를 업그레이드 시키는 소프트웨어 업데이트 시스템을 제시하고 구현함으로써, 현재 용이하지 않는 STB의 소프트웨어 업그레이드 환경을 극복한다. 제안하는 소프트웨어 업데이트 시스템은 데이터 카루셀 스트림에서 업데이트 될 소프트웨어를 다운로드 받는 (1) 다운로더 (Downloader), 다운로드된 소프트웨어를 설치하는 (2) 업데이트 로더 (Update Loader), 그리고 예외상 황이 발생하면 STB 가 새로 부팅될 때, 로그 파일을 이용하여 소프트웨어를 이전 상태로 복구시키는 (3) 리커버러 (Recoverer)의 세 가지 모듈로 구성된다. 소프트웨어 업데이트 시스템에서 다운로더는 지상파 디지털 방송 규격인 ATSC에서 제시한 소프트웨어 다운로드 데이터 서비스 규약 (A/97) 에 맞게 구현하고 ATSC 환경에서 이를 실험 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.740-753
• /
• 2010

WLP 기반 모바일 IP의 무선 네트워크에서, 사용자의 이동에 의한 핸드오프로 발생하는 패킷 손실은 TCP 수율 성능을 심각하게 악화시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 사용자의 이동에 의하여 손실된 패킷을 복원하는 Bridge Station(BS) 패킷 버퍼링 방식이 제안됐다. BS 패킷 버퍼링 방식을 이용하면 핸드오프 동안 손실되는 패킷들이 이전 BS에서 저장되고, 핸드오프 종료시 저장된 패킷들이 새로운 BS로 포워딩되어, 복구된다. 그러나 WLP 디바이스가 새로운 WLP 서브 네트워크의 혼잡한 BS로 이동한 경우, 이전 BS가 포워딩하는 패킷들은 손실되고, 이전 BS가 포워딩하는 패킷들의 버스트한 도착 특성으로 심화된 혼잡이 BS 내 WLP 디바이스 플로들의 TCP 전송 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 BS 패킷 버퍼링 방식을 사용하는 WLP 기반 모바일 IP 무선 네트워크에서, AS(Assured Service) WLP 디바이스의 in-profile(IN) 및 전체 패킷 수율 감소를 막기 위해, 핸드오프 시 버퍼링된 out-of-profile(OUT) 패킷을 IN 패킷으로 Re- Marking하는 PBM(Packet Bridge Marker) 방식을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 PBM 방식을 사용하여 AS WLP 디바이스의 버퍼링된 OUT 패킷의 손실을 막아 핸드오프 시 IN 패킷의 수율뿐만 아니라 전체 패킷 수율도 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.57-65
• /
• 2010

본 연구에서는 최근 활발하게 보급되고 있는 고해상도 영상과 GIS 기술을 활용하여 광역적 자연재해 피해 조사를 위한 피해조사시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 집중호우로 인해 큰 피해가 발생한 경상북도 봉화군으로 선정하였으며, 시스템 시범적용을 위해 대상지역 중 가장 피해가 큰 춘양면 약 $60km^2$을 중심으로 GIS DB를 구축하였다. GIS DB는 춘양면 일대의 피해 전, 후 항공사진 및 위성 영상과 1:5,000 수치지형도, 1:1,300 연속지적도를 편집 가공하였다. 피해조사시스템은 VB.NET 2005와 공간 연산을 위해 ArcObject 컴포넌트를 이용하여 개발하였으며, MS-SQL을 사용하여 정보전송 및 동기화를 위한 방안을 마련하였다. 세부 프로세스는 피해 전, 후 항공 위성영상을 비교하여 피해지역을 파악하고, 제반 DB와 중첩분석을 통해 해당 피해항목의 피해규모와 피해추정액을 자동으로 산출되도록 하였다. 고해상도 영상기반의 자연재해 피해조사시스템은 광역적 피해지역에 대하여 객관적이고 정확한 피해정보를 소수의 전문 인력을 통해 신속하게 산출할 수 있으며, 이에 따른 복구예산의 조기편성 및 응급대응책 마련에 효율적이다. 또한 피해정보의 손쉬운 관리와 전산화된 데이터를 통해 피해예방계획 수립에 있어서도 활용 가능 할 것이라 생각되며, 궁극적으로 IT 기반의 유비쿼터스 방재시스템 개발에 효율적으로 활용 가능할 것이라 사료된다. 추후 더욱 효율적인 시스템 운영을 위해서 산출된 피해정보의 전자재해대장 연계를 통한 지속적인 방재 DB 구축 방안 마련이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.141-148
• /
• 2003

Staddon 등에 의해 제안된 취소 능력을 가진 Self-healing 키 분배 기법은 동적 그룹의 멤버들이 신뢰할 수 없는 채널 상에서 그룹 키를 설정할 수 있게 하며, 더욱이 그룹을 탈퇴하거나 가입하는 멤버들에 의한 공모 공격에 안전하다. 이 프로토콜에서 그룹 멤버는 몇 몇 패킷들을 잃어버린 경우에도 그룹 매니저에게 추가적인 전송을 요청하지 않고 이전에 받은 패킷들을 이용하여 여전히 그룹 키를 복구할 수 있다. 이 프로토콜에서 그룹 멤버의 저장량은 O($m^2$1og p)이고, 그룹 매니저에 의해 브로드캐스트되는 메시지 크기는 O((mt$^2$+mt)log p)이다. 여기에서 m은 세션의 횟수이고, t는 공모할 수 있는 최대 그룹 멤버의 크기이고, p는 암호적 키로 사용할 수 있는 충분히 큰 소수이다. 본 논문에서는 O(mlog p)의 저장량과 O((t$^2$+mt)log p)의 통신량으로 기존의 기법과 같은 목적을 달성할 수 있는 더욱 효율적인 취소 능력을 가진 Self-healing 키 분배 기법을 제안한다. 우리는 그룹 멤버와 매니저의 입장에서 추가적인 계산량의 증가없이 그룹 멤버의 저장량을 최적으로 줄이고 그룹 매니저에 의해 브로드캐스트되는 메시지 크기를 효율적으로 줄인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권4호
• /
• pp.117-122
• /
• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.71-84
• /
• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.